附件1
2020级人工智能技术服务专业人才培养方案
(专业代码:610217)
一、招生对象与学制
招生对象:高中毕业生
学制:全日制三年
二、职业面向
所属专业大类 (代码) |
所属专业类 (代码) |
对应行业 (代码) |
主要职业类别 (代码) |
主要岗位类别(或技术领域) |
职业技能等级证书 |
电子信息 (61) |
电子信息 (6101) |
软件和信息技术服务业 (65) 计算机、通信和其他电子设备制造业 (39) |
人工智能工程技术人员 (2-02-10-09) 大数据工程技术人员 (2-02-10-11) 信息和通信工程技术人员 (2-02-10) |
人工智能产品开发与测试,产品营销,技术支持等相关岗位;人工智能系统组建、调试、运维、管理等相关岗位;人工智能应用行业数据、语音、图像采集与标注、辅助设计等相关岗位 |
计算机视觉应用开发、智能计算平台应用开发职业技能等级证书、信息通信网络运行管理员、计算机程序设计员 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
三、培养目标
本专业培养理想信念坚定,德、智、体、美、劳全面发展,具有一定的科学文化水平,良好的人文素养、职业道德和创新意识,精益求精的工匠精神,较强的就业能力和可持续发展能力,掌握本专业知识和技术技能,面向软件和信息技术服务业和计算机、通信和其他电子设备制造业的人工智能工程技术人员、大数据工程技术人员、信息和通信工程技术人员等职业群,能够从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作的高素质技术技能人才。
四、培养规格
本专业毕业生应在素质、知识和能力等方面达到以下要求。
(一)素质
1.思想政治素质:热爱社会主义祖国,能够准确理解和把握社会主义核心价值观的深刻内涵和实践要求,具有正确的世界观、人生观、价值观。
2.人文素质:具有一定的审美和人文素养,能够形成自身的艺术特长或爱好。勇于奋斗、乐观向上,能履行道德准则和行为规范,具有社会责任感和社会参与意识。
3.职业素质:具有职业道德、工匠精神、信息素养、质量意识、安全意识、环保意识、创新思维、全球视野和市场洞察力。
4.身心素质:具有健康的体魄、心理和健全的人格,掌握基本运动知识和运动技能,养成良好的健身与卫生习惯,以及良好的行为习惯。能够达到国家学生体质健康标准测试合格要求标准。
5.创新素质:能够打破常规、突破传统,具有敏锐的洞察力、直觉力、丰富的想象力、预测力。
(二)知识
掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识。
熟悉与本专业相关的法律法规以及环境保护、安全消防、文明生产等知识。
具有本专业所需程序设计的基本理论知识,网络、数据库设计与应用的技术和方法。
熟悉Linux系统、ARM系统结构、嵌入式设备应用开发、部署与维护。
掌握人工智能集成开发平台的部署与应用。
掌握机器学习,深度学习系统架构、解决方案规划等。
掌握数据获取、清洗以及预处理技术。
掌握计算机视图像处理、图像识别等典型应用,OpenCV图像处理方法。
掌握人工智能典型行业应用。
(三)能力
具有探究学习、终生学习、分析问题和解决问题的能力。
具有良好的语言、文字表达能力和沟通能力。
具有团队合作与抗压能力。
具有本专业必需的信息技术能力和维护能力。
具有阅读并正确理解产品与系统需求分析报告和项目建设方案的能力,以及项目文档撰写能力。
具有人工智能开发框架应用能力,具备安装、调试、运行与维护人工智能系统的能力。
具有人工智能技术应用方案设计能力,人工智能数据集的处理能力,人工智能产品推广、营销、技术培训能力。
五、毕业资格与要求
1.毕业学分要求
“通识教育课程+专业基础课程+专业课程”学分≥132;“职业拓展课程”学分≥18;总学分≥150。专业必修课程学分必须全部获得。未受过处分或者处分已撤销。
2.计算机能力要求
获得全国计算机一级证书或其他同等级计算机证书。
3.外语能力要求
(1)江苏省高校英语应用能力等级考试B级及以上证书,或B级考试成绩与高职英语(一)、高职英语(二)的成绩合计≥180分。
(2)试点实施英语教学改革试点的专业学生毕业要求可采用:
英语综合得分合格方可毕业。综合得分由《高职英语(一)》、《高职英语(二)》等成绩组成。
4.职业技能等级证书要求
获得信息通信网络运行管理员证书、计算机程序设计员证书、计算机视觉应用开发证书、智能计算平台应用开发证书、ETA NST/ESNT认证证书、计算机二级证书、或本专业其他相当的职业技能等级证书。
符合以下条件之一可免职业技能等级证书要求:
获得全国职业院校技能大赛或世界技能大赛全国选拔赛三等以上奖项;
获得江苏省职业院校技能大赛或世界技能大赛江苏省选拔赛一等奖;
获得专利。
5.体质健康测试要求
学生体质健康测试须达标。因病或残疾不能参加全部或部分项目测试,可向学校提交免予执行《学生体质健康标准》的申请,学校审批后方可免予执行。
六、课程设置及学时安排
1. 课程体系架构
(1)通识教育课程设置及安排
强化基础素质,围绕人的可持续发展、全面发展设置通识教育课程模块。包括入学教育与军训、军事理论、思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、思想政治理论课实践课、形势与政策、高等数学、信息技术基础、信息技术基础考证强化训练、新一代信息技术导论、劳动实践、高职英语、高等数学、体育、大学生心理健康教育、职业生涯规划、就业指导、公共艺术、创新创业教育等方面的课程或专题讲座。合计43学分。
(2)专业基础课程设置及安排
根据物联网技术专业群对技术技能人才所必备的共同基础知识和基本技能要求,设置《职业素养》、《程序设计基础Python》、《计算机组装与维护》、《计算机网络基础》、《数据库程序设计MySQL》、《网页设计与制作》、《IT职业英语》等职业基础平台课程,合计21学分。
(3)专业课程设置及安排
根据专业核心岗位能力要求设置专业核心课程模块,设置《Python高级编程》、《数据处理》、《机器学习》、《嵌入式开发与智能硬件》、《TensorFlow技术应用》、《计算机视觉技术应用》6门专业核心课程,设置《机器学习项目实训》、《人工智能行业应用实训》课程,提供人工智能典型行业应用专业拓展模块供学生选择,培养学生跨界融合的行业应用能力,合计68学分。
(4)职业拓展课程设置及安排
职业拓展课程主要拓展学生个人综合能力及第二专业能力,包括拓展专业选修模块、其他选修项目、综合素质教育、创新创业项目实践、竞赛活动、社会实践活动等,合计大于等于18个学分。
2.专业核心课程信息表
序号 |
课程名称 |
课程 类型 |
基准 学分 |
基准学时 |
职业能力培养 |
主要知识与技能点 |
1 |
Python高级编程 |
B |
5 |
80 |
(1)科学计算能力 (2)数据可视化能力 (3)界面开发能力 |
(1)Numpy科学计算 (2)matplotlib可视化 (3)pandas数据分析 (4)网络数据爬虫 (5)PyQt界面开发 |
2 |
数据处理 |
B |
5 |
80 |
(1)利用Python进行大数据预处理 (2)非结构大数据的存储 (3)实施数据简单处理与分析 (4)展示数据处理结果 |
(1)Hadoop的介绍 (2)Spark的介绍 (3)Hadoop和Spark集群搭建 (4)数据的预处理 (5)数据的处理与分析 (6)数据的可视化 |
3 |
机器学习 |
B |
5 |
80 |
(1)机器学习原理 (2)利用机器学习原理构建学习模型并解决实际问题 |
(1)机器学习概述 (2)python机器学习软件包 (3)机器学习算法(最近邻算法、线性回归、logistic回归、决策树、支持向量机、主成分分析、线性判别分析、朴素贝叶斯、k-means聚类、adabost算法) (4)机器学习综合项目实践 |
4 |
嵌入式开发与智能硬件 |
B |
4 |
64 |
(1)熟悉Linux系统、ARM系统结构 (2)嵌入式设备应用开发、部署与维护 |
(1)Linux操作系统 (2)嵌入式开发常用服务 (3)嵌入式开发常用开发工具 (4)嵌入式Linux开发环境 (5)嵌入式Linux 开发 |
5 |
TensorFlow技术应用 |
B |
5 |
80 |
(1)TensorFlow的基本用法 (2)深度学习模型构建,训练,调优 |
(1)TensorFlow与深度学习 (2)TensorFlow初探 (3)前馈神经网络 (4)使用tf.keras搭建模型 (5)数据处理 (6)卷积神经网络 (7)循环神经网络 (8)建立鸢尾花品种识别网站 |
6 |
计算机视觉技术应用 |
B |
5 |
80 |
(1)运用OpenCV对图像进行操作 (2)图像识别等典型应用 |
(1)图像数字化方法(2)OpenCV API (3)OpenCV图像处理方法 (4)图像处理的应用 |
七、教学基本条件
(一)师资队伍
专任教师结构优化,梯队合理。专业带头人具有高级职称,骨干教师具备扎实的专业知识和技能,双师型教师占专业课教师的比例不低于90%,学生数与专任教师数比例不高于25:1。专任教师应具有很强的工程实践能力和信息化教学能力,积极发挥育人功能,在教学过程中注重培养学生的“工匠精神”,不断提升专业竞争力。
注重专兼结合的教学团队建设,吸纳具有丰富实践经验的企业工程师、技术专家形成专兼结合的混编教学团队。建立兼职教师库,实行动态更新。
(二)教学设施
以江苏省高等职业教育产教融合集成平台——智能物联网(AIoT)产教融合集成平台为人工智能技术服务专业学生的核心实训平台。根据人工智能行业发展和职业岗位工作的需要,与行业知名企业合作,针对典型工作岗位,逐步建设与完善人工智能技术服务专业实训室,实训室应能完成人才培养方案中相应教学项目课程的训练及能力的培养,使学生能够满足就业岗位要求并具备持续发展能力。
校外实训基地的建设要按照统筹规划、互惠互利、合理设置、全面开放和资源共享的原则,保证学生校外实训有充足的数量与质量。学校要与紧密性合作企业签订校外实训基地合作协议。与华为、百度、腾讯等企业深度合作,拓展学生校外实习、实训、就业平台,全面提升学生实践性学习和综合职业素质养成平台。
以人工智能工作室作为个性化拓展平台,通过创新项目训练、参与企业横向项目开发、参加职业技能竞赛和创新创业大赛等方式培养学生创新意识和创新能力。
(三)教学资源
学校提供能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字资源等。
1.教材选用有关基本要求
完善教材选用制度,除部分教育部指定教材、考证教材外,其余教材必须使用近三年出版的高职高专类教材,优先从国家和省两级高职高专类规划教材目录中选用教材。鼓励与行业企业开发特色鲜明的专业教材。
2.图书配备有关基本要求
图书文献配备能满足人才培养、专业建设、教科研等工作的需要,方便师生查询、借阅。专业类图书文献主要包括:行业政策法规资料,有关软件开发的技术、标准、方法、操作规范以及实务案例类图书等。
3.数字资源配备有关基本要求
建设、配备与本专业有关的音视频素材、教学课件、数字化教学 案例库、虚拟仿真软件、数字教材等专业教学资源库,种类丰富、形式多样、使用便捷、动态更新、满足教学。
通过与企业合作,按照人工智能应用项目的技术规范、标准、工作流程和高职学生的特点,开展基于工作过程的课程开发与实践,校企双方成员共同确定教学资源建设分类与标准,共同开展教学资源建设。
(四)教学方法
依据专业培养目标、课程教学要求、学生能力与教学资源,采用适当的教学方法,以达成预期教学目标。倡导因材施教、因需施教,鼓励创新教学方法和策略,采用理实一体化教学、案例教学、项目教学、现场教学等方法,坚持学中做、做中学,真正实现“教、学、做”合一,促进学生职业能力的培养,有效地培养学生解决问题的能力及可持续发展的能力。
(五)教学评价
1.质量监控
完善教学管理机制,加强日常教学组织运行与管理,定期开展教学质量诊断与改进,建立健全巡课、听课、评教、评学等制度,建立与企业联动的实践教学环节督导制度,强化教学组织功能,定期开展公开课、示范课等教研活动。
2.学生学习评价
专业理论评价以学校教师为主;实践能力评价以企业为主;理实一体化课程评价由学校教师和企业教师共同评定;评价内容突出职业能力评价,同时兼顾认知、情感、职业操守、出勤、纪律、团结协作、创新能力、社会公德等方面,评价应体现评价标准、评价主体、评价方式、评价过程的多元化,如观察、口试、笔试、顶岗操作、职业技能大赛、职业资格鉴定等评价、评定方式。
3.教师教学评价
根据《物联网工程学院关于提升课堂教学质量的若干规定》和《全网最精准香港资料教师教学工作规程的通知》,多维度考评教学准备、教学规范、教学运行、教学方法、课堂教学效果、教学改革与研究、信息技术的应用等教学工作实绩。实行教师自评、学生评价、同行评价、督导评价等多种形式相结合的教学质量综合评价。
(六)质量管理
建立健全校院两级,全员、全过程、全方位的质量保障体系。以保障和提高教学质量为目标,运用系统方法,依靠必要的组织结构,统筹考虑影响教学质量的各主要因素,结合教学诊断与改进、质量年报等职业院校自主保证人才培养质量的工作,统筹管理学校各部门、各环节的教学质量管理活动,形成任务、职责、权限明确,相互协调、相互促进的质量管理有机整体。
八、制订与实施说明
(一)制订说明
(1)依据江苏省、无锡市新一代信息技术产业发展对高职人工智能技术服务人才的需求,与产业链相关企业共同制订由基本素质培养、基本技能积累、职业能力形成、职业岗位训练等构成的人工智能融合创新人才培养方案。
(2)学分学时设定及占比
教学计划总学分为150学分,总学时2812课时;其中通识教育课程的学分为43学分,占比为28.7%;专业基础课程及专业课程学分为89学分,占比为59.3%;选修课学分为18学分,占比为12%。实践性教学课程课时为2092课时,占比74.4%。符合教育部有关制订人才培养方案的指导意见。
(二)其他
本方案由专业带头人、专业负责人、教研室主任、专业骨干教师、“政、行、企、园”专家等组成的编制团队共商并完成。